#导入NumPy与逻辑回归模型
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

#初始化训练集
x=np.array([[2,3],[3,4],[6,5],[4,4],[3,2],[4,7],[5,4],[4,3],[7,5],[3,3],[4,4],[5,2]])		                       #特征变量：辣椒酱辣度与保质期
y=np.array([[1],[1],[1],[1],[1],[1],[0],[0],[0],[0],[0],[0]])					        #顾客是否购买，1表示购买，0表示不购买

#初始化测试集
x_test=np.array([[3,5],[2,4],[5,6],[3,6],[3,3],[4,5],[4,2],[5,5],[6,7],[5,3],[6,4],[6,6]])  #特征变量：辣椒酱辣度与保质期
y_test=np.array([[1],[1],[1],[1],[1],[1],[0],[0],[0],[0],[0],[0]])						              #顾客是否购买，1表示购买，0表示不购买

#创建并训练模型
model=LogisticRegression()	
model.fit(x,y.ravel())		

#输出逻辑回归的方程参赛
print("w=",model.coef_,"b=",model.intercept_)

#预测模型准确率并输出
r2=model.score(x_test,y_test)	#计算模型的预测准确率
print("模型预测准确率为：",r2)	#输出模型的预测准确率

#预测甜度3保质期7的新样本分类
y_pre = model.predict([[3,7]])
print(f"预测甜度3保质期7的新样本分类:{y_pre}")